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세계의 데이터 수집 및 라벨링 시장
Data Collection & Labeling
상품코드 : 1579687
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 89 Pages
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한글목차

데이터 수집 및 라벨링 세계 시장은 2030년까지 142억 달러에 달할 것으로 예상됩니다

2023년 38억 달러로 추정되는 데이터 수집 및 라벨링 세계 시장은 2023-2030년간 연평균 20.6% 성장하여 2030년에는 142억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 이미지/비디오 데이터 수집 및 라벨링은 CAGR 23.6%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 69억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 텍스트 데이터 수집 및 라벨링 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 17.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 9억 8,590만 달러로 추정, 중국은 CAGR 26.6%로 성장 전망

미국의 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2023년 9억 8,590만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 시장 규모가 39억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2023-2030년간 26.6%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 14.9%와 18.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 16.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.

데이터 수집 및 라벨링 세계 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

데이터 수집과 라벨링이 AI와 머신러닝에 필수적인 이유는 무엇인가?

데이터 수집 및 라벨링은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 학습을 위한 고품질 데이터 세트를 구축하기 위한 기초적인 과정입니다. 데이터 수집은 이미지, 텍스트, 음성, 동영상 등 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하여 ML 알고리즘의 입력으로 활용합니다. 한편, 라벨링은 알고리즘이 패턴을 인식하고, 객체를 분류하고, 학습된 정보를 기반으로 예측을 하는 데 도움이 되는 태그, 라벨 또는 메타데이터를 할당하여 데이터에 주석을 다는 과정입니다. 라벨링된 데이터는 모델이 정확한 결과를 도출하기 위해 사전에 식별된 데이터 포인트에 의존하는 지도 학습에 중요합니다.

자율주행, 헬스케어, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 분야에서 라벨링된 데이터는 모델의 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 주석이 달린 의료 이미지가 AI 시스템의 질병 감지 훈련에 도움이 되고, 자율주행 분야에서는 라벨이 붙은 도로 표지판, 차량, 보행자 등이 차량이 실제 시나리오를 인식하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. 고품질 라벨링 데이터는 AI 모델의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 미치므로, 데이터 수집과 라벨링은 강력하고 신뢰할 수 있는 상황 인식형 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다.

기술의 발전은 데이터 수집과 라벨링에 어떤 변화를 가져오고 있는가?

자동화, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅을 포함한 기술의 발전으로 데이터 수집 및 라벨링 프로세스가 크게 개선되어 보다 효율적이고 확장 가능하며 정확도가 높아졌습니다. 자동화 도구는 현재 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트의 초기 라벨링을 수행하여 대규모 수작업 라벨링의 필요성을 줄이고 있으며, AI 지원 라벨링 또는 '능동적 학습'을 통해 시스템이 더 작은 라벨이 붙은 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다. 라벨이 부착된 작은 데이터 세트에서 학습한 후, 최소한의 인간 개입으로 추가 데이터에 라벨을 붙이는 데 사용할 수 있습니다. 이 반자동화된 접근 방식은 라벨링 프로세스를 가속화하고 비용을 절감하여 기업이 대규모로 라벨링된 데이터 세트를 생성할 수 있게 해줍니다.

자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 기술의 통합은 텍스트 데이터와 이미지 데이터 각각에 대한 데이터 주석을 강화하고 있으며, NLP 기술은 감정 분석, 언어 번역, 컨텐츠 조절을 위해 텍스트의 정확한 라벨링을 가능하게 하고, 컴퓨터 비전 도구는 이미지 인식, 태그 지정, 경계 상자 주석을 지원합니다, 컴퓨터 비전 도구는 이미지 인식, 태깅, 바운딩 박스 주석 달기를 지원합니다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼은 데이터 수집 및 라벨링 작업을 협업으로 안전하게 수행하여 원격지에 있는 주석 팀을 지원하고 기업이 대규모 데이터 세트를 원활하게 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술 발전으로 데이터 수집 및 라벨링은 더욱 유연하고 확장 가능하며 접근이 용이해져 데이터 집약적인 AI 용도 수요를 충족시킬 수 있게 됐습니다.

다양한 산업에서 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇일까?

업무 효율성, 고객 경험, 의사결정을 개선하기 위해 AI와 머신러닝을 도입하는 기업이 증가함에 따라 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요는 각 산업에서 증가하고 있습니다. 자동차 업계에서는 자율주행차가 차선, 교통 표지판, 보행자 등 도로 요소를 감지하고 대응하는 방법을 학습하기 위해 데이터 라벨링이 필수적입니다. 헬스케어 산업은 의료 영상 분석, 진단, 신약 개발 등 환자의 안전과 치료 효과를 위해 정확성과 정밀도가 필수적인 용도에서 라벨링된 데이터에 의존하고 있습니다. 마찬가지로 소매업 및 전자상거래에서도 라벨링된 데이터는 개인화된 추천, 재고 관리, 고객 피드백에 대한 감정 분석 등을 위해 사용되고 있습니다.

금융, 통신, 농업 등 업계도 라벨이 붙은 데이터에 의존하는 AI 용도를 채택하고 있습니다. 금융업계에서는 라벨이 붙은 거래 데이터가 부정행위 감지 및 리스크 평가에 도움이 되고, 통신업계에서는 고객 감정과 피드백 분석이 서비스 품질과 고객 만족도를 향상시킵니다. 농업에서는 라벨이 부착된 위성 이미지 데이터가 작물의 건강 상태를 모니터링하고 자원을 관리하는 데 도움이 됩니다. 각 산업 분야에서 AI 기반 솔루션의 확대는 정확하고 효과적인 결과를 가져오는 데 있어 라벨링 된 데이터의 중요한 역할을 강조하고 고품질 데이터 수집 및 라벨링 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

데이터 수집 및 라벨링 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇일까?

데이터 수집 및 라벨링 시장의 성장은 AI 및 머신러닝 채택 확대, 라벨링 자동화 기술 발전, 비정형 데이터 가용성 증가, 규제 준수 요건 강화로 인한 것입니다. 조직이 AI 기반 솔루션을 채택함에 따라 대량의 라벨링 데이터에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 자동화 및 AI 기반 라벨링 툴의 기술 발전으로 조직은 보다 빠르고 저렴하며 정확하게 데이터를 라벨링할 수 있게 되어 신속한 모델 개발을 지원하고 AI 솔루션 시장 출시 시간을 단축할 수 있게 되었습니다. 자동화 및 반자동 라벨링 기술은 조직이 점점 더 큰 데이터 세트를 다룰 때 특히 유용하며 시장 성장을 더욱 가속화할 것입니다.

디지털 전환 이니셔티브의 부상으로 기업이 수집하는 소셜 미디어 컨텐츠, 이미지, 음성 파일 등 비정형 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 이러한 데이터를 AI 및 분석에 활용하기 위해서는 분류 및 라벨링이 필요하며, 이는 종합적인 데이터 라벨링 솔루션에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 또한, GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정) 및 CCPA와 같은 데이터 프라이버시 및 보호 관련 규제 요건은 기밀 정보의 신중한 취급 및 라벨링을 요구하고 있으며, 기업들은 정확한 데이터 라벨링 솔루션에 대한 투자를 장려하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 기업들은 다양한 용도에서 AI 및 머신러닝 모델을 강화하기 위해 구조화된 고품질 데이터를 우선시하면서 데이터 수집 및 라벨링 시장의 성장을 가속하고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(주목받는 33개 기업)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Data Collection & Labeling Market to Reach US$14.2 Billion by 2030

The global market for Data Collection & Labeling estimated at US$3.8 Billion in the year 2023, is expected to reach US$14.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.6% over the analysis period 2023-2030. Image / Video Data Collection & Labeling, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.6% CAGR and reach US$6.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Text Data Collection & Labeling segment is estimated at 17.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$985.9 Million While China is Forecast to Grow at 26.6% CAGR

The Data Collection & Labeling market in the U.S. is estimated at US$985.9 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.9% and 18.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.8% CAGR.

Global Data Collection & Labeling Market – Key Trends & Drivers Summarized

What Is Data Collection & Labeling and Why Is It Essential for AI and Machine Learning?

Data collection and labeling are foundational processes in building high-quality datasets for training artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. Data collection involves gathering raw data from various sources, such as images, text, audio, and video, which serve as the input for ML algorithms. Labeling, on the other hand, is the process of annotating this data by assigning tags, labels, or metadata that help the algorithms recognize patterns, classify objects, and make predictions based on learned information. Labeled data is critical for supervised learning, where models rely on pre-identified data points to develop accurate outcomes.

In fields like autonomous driving, healthcare, natural language processing, and image recognition, labeled data is essential to ensure model reliability and precision. For example, in healthcare, annotated medical images help train AI systems to detect diseases, while in autonomous driving, labeled road signs, vehicles, and pedestrians enable vehicles to recognize and respond to real-world scenarios. High-quality labeled data directly impacts the performance and accuracy of AI models, making data collection and labeling indispensable for building robust, reliable, and contextually aware AI systems.

How Are Technological Advancements Transforming Data Collection & Labeling?

Technological advancements, including automation, artificial intelligence, and cloud computing, are significantly improving data collection and labeling processes, making them more efficient, scalable, and accurate. Automation tools now use machine learning and deep learning algorithms to perform initial labeling on large datasets, reducing the need for extensive manual labeling. AI-assisted labeling, or “active learning,” enables systems to learn from smaller labeled datasets, which the model then uses to label additional data with minimal human intervention. This semi-automated approach accelerates the labeling process and reduces costs, allowing companies to generate labeled datasets at scale.

The integration of natural language processing (NLP) and computer vision technology has also enhanced data annotation for text and image data, respectively. NLP techniques enable accurate labeling of text for sentiment analysis, language translation, and content moderation, while computer vision tools assist in image recognition, tagging, and bounding box annotation. Additionally, cloud-based platforms now allow data collection and labeling to be performed collaboratively and securely, supporting remote annotation teams and enabling companies to manage large datasets seamlessly. These technological advancements make data collection and labeling more flexible, scalable, and accessible, meeting the demands of increasingly data-intensive AI applications.

Why Is There Growing Demand for Data Collection & Labeling in Various Industries?

The demand for data collection and labeling is rising across industries as organizations increasingly adopt AI and machine learning to improve operational efficiency, customer experience, and decision-making. In the automotive industry, data labeling is essential for autonomous vehicles to learn to detect and respond to road elements, such as lanes, traffic signs, and pedestrians. The healthcare industry relies on labeled data for applications like medical image analysis, diagnosis, and drug discovery, where precision and accuracy are vital for patient safety and treatment efficacy. Similarly, in retail and e-commerce, labeled data is used to personalize recommendations, manage inventory, and perform sentiment analysis on customer feedback.

Industries such as finance, telecommunications, and agriculture are also embracing AI applications that depend on labeled data. In finance, labeled transaction data helps in fraud detection and risk assessment, while in telecommunications, customer sentiment and feedback analysis improve service quality and customer satisfaction. In agriculture, labeled satellite imagery data helps monitor crop health and manage resources. The expansion of AI-driven solutions across industries highlights the critical role of labeled data in delivering accurate and effective outcomes, driving the demand for high-quality data collection and labeling services.

What Factors Are Driving Growth in the Data Collection & Labeling Market?

The growth in the data collection and labeling market is driven by the expanding adoption of AI and machine learning, advancements in labeling automation technology, increasing availability of unstructured data, and rising regulatory compliance requirements. As organizations adopt AI-driven solutions, the demand for large volumes of labeled data continues to increase. Technological advancements in automation and AI-assisted labeling tools allow organizations to label data more quickly, affordably, and accurately, supporting rapid model development and reducing time-to-market for AI solutions. Automated and semi-automated labeling techniques are particularly beneficial as organizations work with increasingly large datasets, further accelerating market growth.

The rise of digital transformation initiatives has increased the volume of unstructured data, such as social media content, images, and audio files, that companies collect. This data requires classification and labeling to make it usable for AI and analytics, supporting the demand for comprehensive data labeling solutions. Additionally, regulatory requirements related to data privacy and protection, such as GDPR and CCPA, mandate careful handling and labeling of sensitive information, prompting organizations to invest in accurate data labeling solutions. Together, these factors are driving growth in the data collection and labeling market as companies prioritize structured, high-quality data to power AI and machine learning models across various applications.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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